基于数据挖掘的汽车整车方案设计决策模型的研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-6页
目录	第6-9页
第1章 绪论	第9-17页
·课题研究的背景	第9-10页
·课题研究的目的与意义	第10-11页
·相关领域问题国内外研究现状	第11-15页
·汽车整车方案设计研究现状	第11-13页
·数据挖掘理论的研究现状	第13-14页
·MATLAB及其应用概述	第14-15页
·文本的研究内容与组织框架	第15-17页
·研究内容	第15页
·组织结构	第15-17页
第2章 汽车整车方案设计基本理论	第17-26页
·机械产品设计概述	第17-20页
·新产品设计的四个阶段	第17页
·新产品方案设计的一般过程	第17-19页
·方案设计中的决策	第19页
·方案设计的特征	第19-20页
·汽车整车方案设计概述	第20-21页
·汽车整车方案设计重要性	第20页
·汽车整车方案设计类型	第20-21页
·汽车整车方案设计的要求	第21页
·汽车整车方案设计的内容	第21-23页
·汽车整车方案设计过程分析	第23-25页
·方案设计模型QUINT概述	第23-24页
·基于QUINT模型的汽车整车方案设计过程分析	第24-25页
·汽车整车方案设计特点	第25页
·本章小结	第25-26页
第3章 数据挖掘理论在汽车整车方案设计中的应用	第26-46页
·知识与分类	第26-27页
·数据挖掘相关理论	第27-29页
·知识发现与数据挖掘	第27页
·知识发现过程与各阶段任务	第27-28页
·数据挖掘的任务	第28-29页
·数据挖掘方法	第29-32页
·聚类分析	第29-30页
·关联规则发现	第30-31页
·异常发现	第31-32页
·分类发现	第32页
·数据挖掘算法	第32-35页
·决策树算法	第32-33页
·贝叶斯算法	第33页
·神经网络算法	第33-34页
·遗传算法	第34页
·粗糙集算法	第34-35页
·基于决策树算法的汽车整车方案设计模型	第35-45页
·决策树算法相关知识	第35-36页
·决策树算法的基本概念	第36-39页
·汽车整车方案实例分析	第39-45页
·本章小结	第45-46页
第4章 汽车整车方案设计实例聚类分析	第46-68页
·聚类分析基本原理	第46-50页
·区间距离	第47-48页
·相似系数	第48-49页
·系统聚类法	第49-50页
·分层聚类法	第50-57页
·最短距离法	第50-53页
·最长距离法	第53-54页
·中间距离法	第54-56页
·其他方法	第56-57页
·聚类过程分析	第57-58页
·生成信息矩阵	第57页
·聚类分析	第57-58页
·解释分析结果	第58页
·分析结果的应用	第58页
·基于MATLAB的汽车整车方案实例聚类分析	第58-67页
·聚类过程	第59-63页
·确定分类数	第63-67页
·本章小结	第67-68页
第5章 汽车整车方案设计DSS的实现	第68-82页
·系统的总体设计	第68-70页
·系统的实施	第68-69页
·系统的数据计算流程	第69-70页
·系统GUI的设计与实现	第70-75页
·MATLAB下GUI的概述	第71-73页
·程序菜单设计	第73页
·界面菜单设计与实现	第73-74页
·系统工具栏的设计与实现	第74-75页
·系统主要功能的实现	第75-82页
·实例聚类的GUI实现	第75-78页
·MATLAB在参数匹配中的应用	第78-82页
第6章 结论与展望	第82-84页
参考文献	第84-87页
研究生期间发表的论文	第87-88页
致谢	第88页